Quelles sont les causes du surapprentissage?

Le surapprentissage (overfitting) se produit lorsque le modèle s'ajuste trop bien aux données d'entraînement, y compris le bruit et les fluctuations aléatoires, ce qui nuit à sa capacité à généraliser à de nouvelles données.

Les principales causes du surapprentissage :

• Modèle trop complexe : un grand nombre de paramètres par rapport à la taille des données.
• Manque de données : peu d'exemples pour l'entraînement, ce qui amène le modèle à mémoriser les détails.
• Bruit dans les données : présence d'erreurs ou d'informations non pertinentes.
• Absence de régularisation : absence de méthodes limitant la complexité du modèle.
• Nombre excessif d'époques d'entraînement : le modèle s'entraîne trop longtemps, s'ajustant aux données d'entraînement.

Pour lutter contre le surapprentissage, on utilise des techniques de régularisation, l'augmentation du volume de données, l'arrêt précoce de l'entraînement et la simplification du modèle.